#AI #IoT
아침 7시, 건물은 스스로 조명을 켜며 아침을 맞이합니다.
에너지가 덜 드는 방식으로 냉난방을 가동하고, 전날 데이터를 기반으로 오늘의 조명을 조절합니다.
누가 출근하지 않아도, 건물은 이미 하루의 운영을 시작했습니다.
이것이 바로 AI와 IoT가 결합한 스마트 빌딩의 모습입니다.
AIoT가 바꾼 에너지 운영의 기준
기존 빌딩 운영은 정해진 스케줄과 관리자 중심의 제어에 의존했습니다.
하지만 이제는 IoT 센서가 공간의 온도, 습도, 조도, 인원 수까지 실시간으로 감지하고,
AI가 이를 분석해 에너지 낭비를 최소화하는 운영 시나리오를 스스로 계산합니다.
예를 들어, 사무실 한쪽에 사람이 없으면 조명과 냉방이 자동으로 꺼지고,
점심시간이 가까워지면 엘리베이터 대기 시간까지 예측 조정하는 식이죠.
고장이 나기 전, AI가 먼저 알려준다
스마트 빌딩의 가장 강력한 장점은 예측 유지보수입니다.
보일러가 과열되기 전, 엘리베이터가 멈추기 전에, AI는 센서 데이터를 통해 이상 신호를 감지하고 경고를 보냅니다.
이러한 시스템은 유지보수 비용을 줄이고, 운영 리스크를 최소화하며, 무엇보다 사람의 안전을 먼저 지킬 수 있는 기술입니다.
LG CNS 상암 본사로 보는 사례
대표적인 사례로 LG CNS는 서울 상암 본사에 AIoT 기반 스마트빌딩 시스템을 구축해
조명·냉난방·환기·보안·엘리베이터 제어 등 건물 내 주요 설비를 통합적으로 운영하고 있습니다.
건물 전역에 설치된 3,000여 개의 IoT 센서는 실내외 온도, 습도, 조도, CO₂ 농도, 인원 밀집도 등 다양한 데이터를 실시간으로 수집합니다.
AI는 이 데이터를 기반으로 시간대·날씨·이용 패턴에 따라 조명 밝기를 자동 조정하고,
공조 시스템을 탄력적으로 제어해 에너지 사용량을 최적화합니다.
예를 들어, 회의실 예약이 없는 공간은 자동으로 냉방이 꺼지고,
엘리베이터 호출 빈도가 많은 시간대에는 대기 시간을 줄이기 위한 최적 경로가 자동 설정됩니다.
또한, 공조기나 전력 계통, 보일러 등 주요 설비의 진동과 소음 패턴까지 감지해
AI가 이상 징후를 조기에 식별하는 예측 유지보수 시스템도 운영 중입니다.
이 시스템 도입 이후 LG CNS는 에너지 비용을 약 30% 절감했고,
불필요한 수동 유지보수 횟수도 크게 줄이면서 건물 운영의 효율성과 안정성을 동시에 확보했습니다.
이처럼 스마트 빌딩은 기술이 공간을 어떻게 바꾸는지를 명확히 보여주는 대표적인 현장입니다.
데이터가 운영을 설계한다
스마트 빌딩의 진짜 힘은 데이터 기반 운영입니다.
시간대별 에너지 소비, 공간별 사용 빈도, 공조 장치의 작동 패턴 등 모든 것이 기록되고 분석됩니다.
AI는 이 데이터를 통해 빌딩의 성격과 패턴을 학습하고, 건물의 컨디션에 맞는 맞춤형 운영을 제안합니다.
그 결과, 전기료는 줄고, 탄소 배출도 줄며, 사용자 만족도는 오릅니다.
STK는 기술이 사람이 일하는 공간, 머무는 공간을 어떻게 바꾸는지 보여줍니다.
AIoT는 단지 자동화가 아닙니다.
건물 자체가 스스로 학습하고, 예측하고, 반응하는 존재가 되는 전환점입니다.
에너지 절감, 비용 효율, 지속 가능성. 이 모든 키워드가 스마트 빌딩이라는 하나의 공간에서 실현되고 있습니다.
그 혁신의 정답, STK 2025에서 만나보세요.
Edited by. 🍒 Louis
#AI #IoT
에너지가 덜 드는 방식으로 냉난방을 가동하고, 전날 데이터를 기반으로 오늘의 조명을 조절합니다.
누가 출근하지 않아도, 건물은 이미 하루의 운영을 시작했습니다.
이것이 바로 AI와 IoT가 결합한 스마트 빌딩의 모습입니다.
AIoT가 바꾼 에너지 운영의 기준
기존 빌딩 운영은 정해진 스케줄과 관리자 중심의 제어에 의존했습니다.
하지만 이제는 IoT 센서가 공간의 온도, 습도, 조도, 인원 수까지 실시간으로 감지하고,
AI가 이를 분석해 에너지 낭비를 최소화하는 운영 시나리오를 스스로 계산합니다.
예를 들어, 사무실 한쪽에 사람이 없으면 조명과 냉방이 자동으로 꺼지고,
점심시간이 가까워지면 엘리베이터 대기 시간까지 예측 조정하는 식이죠.
고장이 나기 전, AI가 먼저 알려준다
스마트 빌딩의 가장 강력한 장점은 예측 유지보수입니다.
보일러가 과열되기 전, 엘리베이터가 멈추기 전에, AI는 센서 데이터를 통해 이상 신호를 감지하고 경고를 보냅니다.
이러한 시스템은 유지보수 비용을 줄이고, 운영 리스크를 최소화하며, 무엇보다 사람의 안전을 먼저 지킬 수 있는 기술입니다.
LG CNS 상암 본사로 보는 사례
대표적인 사례로 LG CNS는 서울 상암 본사에 AIoT 기반 스마트빌딩 시스템을 구축해
조명·냉난방·환기·보안·엘리베이터 제어 등 건물 내 주요 설비를 통합적으로 운영하고 있습니다.
건물 전역에 설치된 3,000여 개의 IoT 센서는 실내외 온도, 습도, 조도, CO₂ 농도, 인원 밀집도 등 다양한 데이터를 실시간으로 수집합니다.
AI는 이 데이터를 기반으로 시간대·날씨·이용 패턴에 따라 조명 밝기를 자동 조정하고,
공조 시스템을 탄력적으로 제어해 에너지 사용량을 최적화합니다.
예를 들어, 회의실 예약이 없는 공간은 자동으로 냉방이 꺼지고,
엘리베이터 호출 빈도가 많은 시간대에는 대기 시간을 줄이기 위한 최적 경로가 자동 설정됩니다.
또한, 공조기나 전력 계통, 보일러 등 주요 설비의 진동과 소음 패턴까지 감지해
AI가 이상 징후를 조기에 식별하는 예측 유지보수 시스템도 운영 중입니다.
이 시스템 도입 이후 LG CNS는 에너지 비용을 약 30% 절감했고,
불필요한 수동 유지보수 횟수도 크게 줄이면서 건물 운영의 효율성과 안정성을 동시에 확보했습니다.
이처럼 스마트 빌딩은 기술이 공간을 어떻게 바꾸는지를 명확히 보여주는 대표적인 현장입니다.
데이터가 운영을 설계한다
스마트 빌딩의 진짜 힘은 데이터 기반 운영입니다.
시간대별 에너지 소비, 공간별 사용 빈도, 공조 장치의 작동 패턴 등 모든 것이 기록되고 분석됩니다.
AI는 이 데이터를 통해 빌딩의 성격과 패턴을 학습하고, 건물의 컨디션에 맞는 맞춤형 운영을 제안합니다.
그 결과, 전기료는 줄고, 탄소 배출도 줄며, 사용자 만족도는 오릅니다.
STK는 기술이 사람이 일하는 공간, 머무는 공간을 어떻게 바꾸는지 보여줍니다.
AIoT는 단지 자동화가 아닙니다.
건물 자체가 스스로 학습하고, 예측하고, 반응하는 존재가 되는 전환점입니다.
에너지 절감, 비용 효율, 지속 가능성. 이 모든 키워드가 스마트 빌딩이라는 하나의 공간에서 실현되고 있습니다.
그 혁신의 정답, STK 2025에서 만나보세요.
Edited by. 🍒 Louis